मान्छेले गरेको घरायसी काम हेरेर सिक्दैछन् रोबोट, भविष्यमा ह्युमनोइड कामदार राख्न सजिलो

एजेन्सी । हरेक घरमा मानवरूपी रोबोट तैनाथ गर्ने सपनाले एक नयाँ प्रकारको रोजगारी सिर्जना गरेको छ । यसका लागि आवश्यक शर्तहरू टाउकोमा बाँध्ने एउटा स्ट्य्राप, एउटा स्मार्टफोन र घरायसी कामको सूची हुन् ।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को विकाससँगै उन्नत प्रविधिमा प्रभुत्व जमाउने दौडमा मानवरूपी रोबोटहरू पछिल्लो नयाँ क्षेत्र बनेका छन् । रोबोट निर्माताहरूले एकपछि अर्को नयाँ मोडलहरू ल्याइरहेका छन् जसले बढ्दो फुर्तिलोपनाका साथ हिँड्न, नाच्न र लड्न सक्छन् ।

तर। यो फस्टाउँदो उद्योगको मुख्य लक्ष्य पसल, कार्यालय र घरहरूमा काम गर्न सक्ने बहुउद्देश्यीय रोबोटलाई मानिसको ठाउँ सुरक्षित र प्रभावकारी रूपमा लिने गरी सिक्नका लागि ठूलो मात्रामा डेटा आवश्यक पर्छ । अचेल यस्तो डेटा मानिसहरूले आफ्ना दैनिक घरायसी कामहरू रेकर्ड गरेर बनाइरहेका छन् ।

यसले रोबोटलाई तालिम दिन प्रयोग गरिने फर्स्ट–पर्सन फुटेज (आफैंले खिचेको भिडियो), जसलाई इगोसेन्ट्रिक डेटा वा ह्युमन डेटा पनि भनिन्छ, त्यसको ठूलो माग सिर्जना गरेको छ । विगत केही महिनाहरूमा स्टार्टअपहरूले विश्वभरका हजारौं सम्झौतामा आधारित कामदारहरूबाट भिडियोहरू संकलन र वर्गीकरण गरेर यो माग पूरा गर्न थालेका छन् ।

‘उत्पादन, कारखानाका गोदामहरू, खुद्रा व्यापार, नर्सिङ होम, अस्पताल — तपाईंलाई लगभग हरेक वातावरणमा यस प्रकारको डेटा आवश्यक पर्नेछ किनभने त्यहाँका चालहरू फरक–फरक हुन्छन्,’ माइक्रो–१ का रोबोटिक्स डेटा उपाध्यक्ष आर्यन सादेगीले भने । उक्त कम्पनीले गत वर्षदेखि आफ्नै भिडियो खिच्ने टोली भर्ना गर्न सुरु गरेको थियो ।

प्रत्येक व्यक्तिले क्यामेरा जोड्नका लागि हेडगियर (टाउकोमा लगाउने उपकरण), भिडियो खिच्ने निर्देशन र खाना पकाउने, सफाइ गर्ने, बगैंचाको काम र घरपालुवा जनावरको हेरचाह जस्ता कामहरूको सूची पाउँछन् । कामदारहरूले विभिन्न कार्यहरू पालैपालो गर्नुपर्छ र प्रत्येक हप्ता कम्तीमा १० घण्टाको भिडियो बुझाउनुपर्छ ।

हालका भिडियोहरू घरायसी कामहरूमा केन्द्रित भए पनि सादेगीले भविष्यमा रोबोटहरूलाई नयाँ वातावरण र जिम्मेवारीहरूमा छिटो अभ्यस्त हुन मद्दत पुग्ने आशामा कामदारहरूलाई विभिन्न नयाँ कुराहरू रेकर्ड गर्न प्रोत्साहित गर्ने बताए ।

माइक्रो–१ क्यालिफोर्नियाको पालो अल्टोमा रहेको भए पनि ७१ देशका विभिन्न घरहरूमा यसका करिब ४ हजार रोबोटिक्स जेनेरलिस्टहरू छन् जसले कम्पनीलाई प्रत्येक महिना १ लाख ६० हजार घण्टाभन्दा बढीको भिडियो पठाउँछन् । तर, सादेगीका अनुसार यो पर्याप्त छैन । ‘तपाईंलाई सायद अर्बौं घण्टाको डेटा चाहिन्छ,’ उनले भने ।

रोबोटिक्समा डेटाको यो बढ्दो माग च्याटजीपीटी र अन्य एआई च्याटबोटहरूको सुरुवाती यात्रा जस्तै रहेको उनले बताए । तर, रोबोट विकासकर्ताहरूलाई धेरै विशिष्ट प्रकारको तालिम डेटा चाहिन्छ जुन इन्टरनेटमा सजिलै उपलब्ध हुँदैन । माइक्रो–१ जस्ता स्टार्टअपहरूका लागि यो अर्बौं डलरको अवसर बनेको छ । बजार अनुसन्धान कम्पनीहरूको अनुमान अनुसार, डेटा संकलन र लेबलिङ उद्योग सन् २०३० सम्ममा कम्तीमा १० अर्ब डलर पुग्नेछ ।

डेटा वर्गीकरण गर्ने कम्पनी अब्जेक्टवेजका संस्थापक रवि राजालिंगमले भने, ‘भारतको भान्सा र अमेरिकाको भान्सा धेरै फरक हुन्छन् । भारतको कुचो र अमेरिकाको कुचो पनि धेरै फरक हुन्छ । त्यसैले विविधता महत्त्वपूर्ण छ । हामी विश्वभरबाट डेटा संकलन गर्दैछौं ।’

दशकौंदेखि रोबोटहरूलाई रिमोट कन्ट्रोलको सहायताले मानिसद्वारा काम सिकाउने गरिन्थ्यो जुन महँगो हुन्थ्यो । अहिले उद्योगले ह्युमन डेटालाई मध्यमार्गी समाधानको रूपमा अपनाउन थालेको छ किनभने यसमा केवल एउटा रेकर्डिङ यन्त्र र कामदारको पारिश्रमिक मात्र खर्च हुन्छ ।

प्रविधिमा ठूलो लगानी गरिरहेको चीनले देशभर कम्तीमा ६० वटा रोबोट प्रशिक्षण केन्द्रहरू स्थापना गर्ने योजना घोषणा गरेको छ । अमेरिका र युरोपले भने एनभिडिया जस्ता कम्पनीहरूले प्रवर्धन गरेको सिमुलेशन तालिमलाई प्राथमिकता दिन्छन् ।

यद्यपि, फेब्रुअरीको एक प्रतिवेदन अनुसार रोबोट तालिममा २० हजार घण्टाभन्दा बढीको भिडियो समावेश गर्दा टी–सर्ट पट्याउने वा बोतलको बिर्को खोल्ने जस्ता कार्यहरूको सफलता दर ५० प्रतिशतभन्दा बढीले सुधारिएको पाइएको छ ।

युनिभर्सिटी अफ टेक्ससका रोबोटिक्स अनुसन्धानकर्ता रुतव शाहका अनुसार, घरायसी वातावरणमा फर्निचर, उपकरण र मानिसहरू निरन्तर चलिरहने भएकाले रोबोटलाई तालिम दिन निकै कठिन हुन्छ । उनले भने, ‘खाना पकाउने र सफा गर्ने जस्ता दैनिक घरायसी कार्यहरूका लागि रोबोटलाई उपयोगी बनाउनु नै स्वचालनको अन्तिम चुनौती हुनेछ ।’

अहिलेसम्म मानवरूपी रोबोटहरू प्रायः नियन्त्रित वातावरण, जस्तै कारखानाहरू, मा प्रयोग गरिएका छन् जहाँ उनीहरू ९९.९ प्रतिशत समय सफल हुन्छन् । तर, घरायसी काममा सफलताको दर अझै पनि ७० देखि ८० प्रतिशत मात्र छ जुन व्यावसायिक रूपमा प्रयोग गर्न निकै कम हो ।

राजालिंगमले सुरक्षा जोखिममा पनि जोड दिए । रोबोटले खेल्ने पुतली र मानव बच्चाबीचको फरक छुट्याउन सकेन भने परिणाम भयावह हुन सक्छ । उनले भने, ‘रोबोटले मेरो बच्चालाई टिपेर फोहोरको टोकरीमा हालिदियो भने त्यहाँ करोडौं डलरको मुद्दा पर्न सक्छ ।’

बच्चाहरूका साथ रोबोटको परीक्षण गर्न अझै धेरै समय लाग्ने भए पनि उनीहरूले कुकुरहरूका साथमा भने परीक्षण सुरु गरिसकेका छन् ।